交叉口是城市道路交通系统的重要组成部分，是城市路网的节点和枢纽。交叉口的存在提高了交通的灵活性和可达性，增加了路网活力，完善其交通功能。同时，交叉口又因其“咽喉”特点成为城市道路的瓶颈，交叉口上的车辆和过街行人之间、车辆与车辆之间、特别是非机动车和机动车辆之间的干扰严重，极易引发交通事故，据统计有60％以上的城市道路交通事故发生在交叉口及其附近地区。而且一旦发生交通事故，会造成交通阻滞，降低行车速度，增加延误，同时也可能是另一起交通事故的致因。因此，对交叉口交通事故的研究，不但有助于提高交叉口安全水平，而且影响道路网的交通安全与畅通，进而关系着整个道路网的经济效益和服务水平。 论文对道路平面交叉口事故类型给出定义，详细分析平面交叉口内不同类型事故与车辆运行方式、交通管制方式之间相互关系，用概率方法建立各种不同事故类型的事故发生频度，得出基于事故发生频度的各事故类型的事故率计算方法。突出分事故类型计算事故率的特点，确定特定交叉口下不同类型事故的事故率大小。对交叉口的安全对策进行探讨，从安全角度对交叉口的改造、交通组织与控制方式的制定、优化等方面提出参考意见。 分析道路交叉口事故影响因素与各形态事故的关系，基于神经网络的基本原理，运用改进的BP学习算法，建立事故多发平面交叉口各种形态事故发生次数的神经网络预测模型。 本论文对城市道路交叉口可能发生的各种类型事故，提出了相应的事故率计算方法及事故次数的预测模型，并用实例对所提出的算法和模型进行了验证。分析了影响交叉口安全的因素，可为城市道路交叉口的建设、改造对策提供理论依据，从而提高城市交通总体的安全水平。